import numpy as np
import image_io
from image_utils import logging


def split_image_channels(image):
    '''
    该函数用于分割图像的颜色通道
    :param image: 输入图像，numpy数组
    :return: 图像的颜色通道列表
    '''
    try:
        logging.info("开始分割图像颜色通道")
        
        # 1. 检测多通道图像 image 是否真多通道的，如果不是，抛出异常
        if len(image.shape) < 3 or image.shape[2] < 2:
            raise ValueError("图像通道数必须大于等于2")
        
        # 2. 使用numpy的split函数，沿着通道维度分割图像
        channels = np.split(image, image.shape[2], axis=2)
        
        # 3. 把分割后的通道图像添加到一个列表 channel_list 中，注意要去掉多余的维度
        channel_list = [channel.squeeze() for channel in channels]
        
        logging.info(f"成功分割图像颜色通道")
        return channel_list
    except Exception as e:
        # print(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")
        raise ValueError(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")

def merge_image_channels(file_paths):
    '''
    该函数用于合并多个单通道图像，创建一个多通道图像
    :param file_paths: 包含单通道图像文件路径的列表
    :return: 合并后的多通道图像
    '''
    try:
        logging.info("开始合并图像通道")
        
        # 加载每个图像文件，并检查它们是否是单通道
        channels = []
        for path in file_paths:
            channel = image_io.load_image(path, as_gray=True)
            
            # 检查每个图像是否是单通道的
            if len(channel.shape) > 2:
                raise ValueError("要合并子图像必须是单通道图像，不能是多通道图像")
            
            channels.append(channel)
        
        # 检查所有图像是否具有相同的形状
        if len(set(channel.shape for channel in channels)) > 1:
            raise ValueError("要合并的图像必须具有相同的尺寸")
        
        # 将单通道图像合并成多通道图像
        merged_image = np.stack(channels, axis=-1)
        
        logging.info("成功合并图像通道")
        return merged_image
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"在合并图像通道时发生错误: {e}")
